Abstrak —Epilepsi  merupakan  gangguan  neurologis  jangka panjang  yang  ditandai  dengan  serangan-serangan  epileptik. Serangan  epileptik  dapat  terjadi  dalam  waktu  singkat  hingga guncangan  kuat  dalam  waktu  yang  lama.  Epilepsi  adalah penyakit yang cenderung terjadi secara berulang dan tidak dapat disembuhkan,  namun  serangan-serangan  epileptik  yang  terjadi dapat dikontrol melalui pengobatan. Pada studi ini, data rekaman electroencephalogram  (EEG)  dibagi  menjadi  beberapa  window menggunakan  segmentasi  atau  dekomposisi.  Proses  selanjutnya adalah  mengekstraksi  setiap  window  dengan  menggunakan Weighted  Permutation  Entropy yang  menghasilkan  satu  fitur setiap  window.  Uji  coba  fitur  menggunakan  k-fold  cross- validation  dengan  membagi  data  menjadi  data  training  dan data testing.  Selanjutnya  data  diklasifikasi  menggunakan Support Vector  Machine .  Data  rekaman  EEG  yang  digunakan  untuk pengujian  ini  berasal  dari  ''Klinik  für  Epileptologie,  Universität Bonn”  yang  diperoleh  secara  online  yang  berjumlah  500  data. Data ini terdiri dari serangan epilepsi (set S) dan bukan serangan epilepsi  (set  Z,  N,  O,  F)  yang  masing-masing  set  terdiri  dari  100 data.  Set Z direkam dari lima orang sehat dengan mata tertutup dan  set  O  direkam  dari  lima  orang  sehat  mata  terbuka.  Set  F direkam  dari  penderita  epilepsi  yang  tidak  mengalami  serangan di  hippocampal  formation,  set  N  direkam  dari  penderita  epilepsi yang  tidak  mengalami  sernagan  di  epileptogenic  zone,  dan  set  S direkam  dari  penderita  epilepsi  ketika  terjadi  serangan  di epileptogenic  zone.  Uji  coba  dilakukan pada data set S digabung dengan  setiap  set  lain.  Sehingga  data  yang  digunakan  sebanyak 200  data  rekaman  EEG  untuk  setiap  uji  coba.  Berdasarkan  uji coba,  metode  tersebut  menghasilkan  akurasi  rata-rata  sebesar 91,88%.
Kata  Kunci —Epilepsi ,  EEG, Weighted  Permutation  Entropy , Support Vector Machine .

## I. PENDAHULUAN
PILEPSI  adalah  gangguan  neurologis  jangka  panjang yang  ditandai  dengan  adanya  serangan-serangan  epileptik [1].  Serangan  epileptik  bisa  bermacam-macam  mulai  dari serangan  singkat  dan  hampir  tidak  terdeteksi  hingga guncangan  kuat  dalam  waktu  yang  lama.  Epilepsi  cenderung terjadi secara berulang dan tidak ada penyebab yang mendasari secara  langsung.  Dalam  kebanyakan  kasus,  penyebab  epilepsi ini tidak dapat diketahui, walaupun beberapa orang menderita epilepsi  karena  cedera  dari  aktivitas  sel  saraf  kortikal  yang berlebihan dan tidak normal di dalam otak. Epilepsi tidak bisa
disembuhkan,  namun  serangan-serangan  dapat  dikontrol melalui pengobatan pada sekitar 70% kasus [2].
Elektrosefalografi  (EEG)  adalah  rekaman  aktivitas  listrik sepanjang  kulit  kepala  yang  dihasilkan  oleh  penembakan neuron  dalam  otak.  EEG  mengacu  pada  rekaman  spontan listrik  aktivitas  otak  selama  periode  tertentu.  Dalam  dunia neurologi,  diagnosis  menggunakan  EEG  digunakan  untuk mendeteksi  penyakit  epilepsi.  Pemeriksaan  EEG  dapat membantu  memberikan  gambaran  aktivitas  otak  yang menunjukkan peningkatan risiko terjadinya serangan epilepsi.
Pemantauan serangan epilepsi atau kejang secara tradisional dilakukan oleh neurofisiolog dengan meninjau dan menganalisis  data  rekaman  EEG.  Namun,  menemukan serangan  epilepsi  dalam  rekaman  EEG  akan  memakan  waktu dan melelahkan. Pada penelitian sebelumnya [3], melibatkan 4 ahli untuk menemukan serangan epilepsi dalam 8 jam rekaman EEG.  Setiap  ahli  memberikan  hasil  pemantauan  yang  sedikit berbeda-beda. Kejang yang dialami penderita dapat menyebabkan hilangnya kesadaran, gangguan pada perasa dan fungsi  kognitif.  Penderita  epilepsi  juga  cenderung  mengalami masalah  psikologis  dan  tingkat  kematian  dini  tiga  kali  lebih tinggi  [4].  Untuk  mengontrol  serangan-serangan  yang  terjadi, maka  perlu  dilakukan  pengobatan  yang  cepat  sehingga penderita tidak mengalami guncangan yang merugikan dirinya sendiri.
Seiring  berkembangya  teknologi  yang  dapat  mempercepat pekerjaan manusia, penggunaan teknologi di bidang kesehatan pun  sudah  dilakukan.  Penerapan  teknologi  untuk  mendeteksi berbagai  penyakit  termasuk  penyakit  epilepsi  telah  dilakukan. Mengingat  perlunya  mendeteksi  serangan  epilepsi  dan pengobatan  secara  cepat,  beberapa  penelitian  telah  dilakukan. Penelitian yang dilakukan menggunakan metode berbeda-beda, diantaranya  menggunakan  algoritma permutation  entropy sebagai  ekstraksi  fitur  dan Support  Vector  Machine sebagai metode klasifikasi yang menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 86,10%  [5]  dan  menggunakan  algoritma time  frequency analysis sebagai  ekstraksi  fitur  dan Artificial  Neural  Network sebagai metode klasifikasi yang menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 89,00% [6].
Pada  studi  ini  dilakukan  pengembangan  teknologi  untuk mendeteksi serangan epilepsi menggunakan Weighted Permutation  Entropy (WPE)  dan Support  Vector  Machine (SVM).  WPE  adalah  adalah  modifikasi Permutation  Entropy yang  mengukur  kompleksitas  dan  ketidakteraturan time  series

## Implementasi Deteksi Serangan Epilepsi dari Data Rekaman EEG Menggunakan Weighted Permutation Entropy dan Support Vector Machine
Lophita Y Napitupulu, Nanik Suciati, Dini Adni Navastara Departemen Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : nanik@if.its.ac.id
E
dengan  menggabungkan  pola  permutasi  dan  amplitudo  setiap sampel.  Proses  pengembangan  sistem  dilakukan  dengan beberapa  tahap  yaitu, segmentation/pre-processing data, ekstraksi fitur menggunakan WPE, dan klasifikasi menggunakan  SVM.  Data  masukan  awal  yang  digunakan adalah  data  rekaman  EEG  otak  manusia  yang  direkam  dari manusia  normal,  penderita  yang  tidak  mengalami  serangan epilepsi  dan  penderita  yang  sedang  mengalami  serangan epilepsi.  Studi  ini  diharapkan  dapat  memberikan  hasil  deteksi serangan epilepsi yang baik.

## II. METODOLOGI
Untuk  melakukan  deteksi  serangan  epilepsi  terdapat  tiga proses  yaitu  segmentation  atau  decomposition,  ekstraksi  fitur, dan klasifikasi. Diagram alir tahapan utama sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alir rancangan perangkat lunak secara umum
A. Tahap Segmentation
Segmentation atau  bisa  juga  disebut  dengan  segmentasi merupakan  metode  untuk  membagi  data  menjadi  beberapa
window . Pada perangkat lunak ini, jenis segmentasi yang akan digunakan  adalah constant  segmentation ,  dimana  data  akan dibagi  menjadi  beberapa window dengan  panjang  data  di setiap window adalah  sama.  Pada  perangkat  lunak  ini,  proses segmentasi  data  akan  dijadikan  sebagai  skenario  uji  coba, dimana  data  akan  dibagi  ke  dalam window secara non- overlapping dan overlapping .
Pada  tahap  ini  data  masukan  yang  digunakan  adalah  data EEG  yang  diperoleh  dari  website.  Setiap  data  EEG  memiliki panjang 4097 nilai dan akan dibagi ke dalam beberapa window dengan  panjang  masing-masing  64  nilai.  Untuk  segmentasi secara non-overlapping, data  akan  bergeser  ke  depan  sebesar 64 nilai sehingga tidak ada tumpang tindih nilai antar window . Segmentation  dilakukan  untuk  membagi  data  menjadi beberapa window dengan panjang yang sama. Pada perangkat lunak  ini,  proses  segmentasi  data  akan  dijadikan  sebagai skenario  uji  coba,  dimana  data  akan  dibagi  ke  dalam  window secara  non-overlapping  dan  overlapping.  Data  masukan  yang digunakan  adalah  data  EEG  yang  diperoleh  dari  website. Setiap data EEG memiliki panjang 4097 nilai dan akan dibagi ke dalam beberapa window dengan panjang masing-masing 64 nilai.
Untuk  segmentasi  secara  non-overlapping,  data  akan bergeser ke depan sebesar 64 nilai sehingga tidak ada tumpang tindih  nilai  antar  window.  Untuk  segmentasi  secara overlapping  data  akan  bergeser  ke  depan  sebesar  32  nilai, sehingga sebesar 32 nilai akan tumpang tindih antar window . Untuk segmentasi secara overlapping data akan bergeser ke depan sebesar 32 nilai, sehingga sebesar 32 nilai akan tumpang tindih  antar window .  Oleh  karena  itu,  setiap  data  EEG  yang disegmentasi  secara non-overlapping akan  memiliki  64 window dan  data  EEG  yang  disegmentasi  secara overlapping akan memiliki 127 window .
B. Tahap Decomposition
Discrete  Wavelet  Transform (DWT)  merupakan  metode untuk  mendekomposisi  sinyal  menjadi  dua  bagian  yang memiliki  panjang  data  yang  sama  pada  tiap  levelnya.  Dua bagian  ini  terdiri  dari  dua band frekuensi  yang  berbeda  yang dipisahkan  oleh  dua  jenis  filter  yaitu highp  ass  filter dan lowpass  filter .  DWT  melakukan  dekomposisi  pada mother wavelet atau biasa disebut sinyal utama sehingga lowpass filter menghasilkan  koefisien  aproksimasi  dan highpass  filter menghasilkan  koefisien  detail.  Untuk  dekomposisi  level selanjutnya,  koefisien  aproksimasi  akan  berfungsi  sebagai mother wavelet .
Pada  tahap  ini  data  masukan  yang  digunakan  adalah  data EEG  yang  berfungsi  sebagai mother  wavelet .  Data  EEG  ini berada  pada  rentang  0-60  Hz  dan  data  ini  akan  dibagi  sesuai band frekuensi  otak  manusia  yaitu, delta,  theta,  alpha,  beta, dan gamma .  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  satu  data  EEG akan didekomposisi ke dalam 5 window sesuai band frekuensi yaitu, 0-4 Hz, 4-8 Hz, 8-15 Hz, 15-30 Hz, dan 30-60 Hz.
Pada level pertama satu data EEG berfungsi sebagai mother wavelet yang  menghasilkan  koefisien  aproksimasi  disingkat cA1 (0-30 Hz) dan koefisien detail disingkat cD1 (30-60 Hz). Pada level dua, koefisien aproksimasi dari level pertama akan
berfungsi  sebagai mother  wavelet dan  akan  menghasilkan koefisien aproksimasi cA2 (0-15 Hz) dan koefisien detail cD2 (15-30 Hz) begitu seterusnya sampai level empat. Sehingga di hasil  akhir  akan  diperoleh  5 window yaitu window satu  berisi data cA4, window dua berisi data cD4, window tiga berisi data cD3, window empat  berisi  data  cD2,  dan window lima  berisi data  cD1  yang  koresponden  terhadap band frekuensi  0-4  Hz, 4-8 Hz, 8-15 Hz, 15-30 Hz, dan 30-60 Hz secara berurutan.

## C. Tahap Ekstraksi Fitur
Weighted  permutation  entropy (WPE)  pada  studi  ini bertujuan  untuk  mengekstraksi  fitur  data  EEG.  Metode  WPE mengukur  kompleksitas  dan  ketidakteraturan time  series dengan membandingkan nilai tetangga dan amplitudo berbeda pada  setiap  setiap  pola  permutasi.  WPE  memperkirakan distribusi entropi pada kelompok permutasi dari sampel waktu dan  perubahan  pada  amplitudonya.  Sehingga  variasi  WPE sebagai  fungsi  waktu  dapat  dengan  efektif  menunjukkan perubahan pada data yang sesungguhnya.
Pada  tahap  ekstraksi  fitur  data  masukan  yang  digunakan adalah  data window hasil  segmentasi  atau  data window hasil dekomposisi Discrete Wavelet Transform . Setiap data rekaman EEG  yang  disegmentasi  secara non-overlapping memiliki  64 window ,  sedangkan  yang  disegmentasi  secara overlapping memiliki  127 window ,  dan  yang  didekomposisi  dengan Discrete  Wavelet  Transform memiliki  5 window .  Setiap  data window akan diekstraksi hingga memperoleh satu nilai entropi yang merepresentasikan nilai fitur. Garis besar proses ekstraksi fitur pada setiap data window dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram alir proses ekstraksi fitur
Proses pertama pada tahapan ekstraksi fitur dimulai dengan membagi  data window menjadi  beberapa  sekuens,  yang  mana setiap  sekuens  memiliki  panjang  sekuens m dan  pengambilan nilai  dari  data window ke  dalam  setiap  sekuens  tergantung pada nilai time delay ( τ ) seperti dijelaskan sebelumnya dengan menggunakan persamaan (1).
(1)
Kemudian  menyusun  pola  permutasi  yang  tergantung  pada panjang  sekuens.  Permutasi  adalah  susunan  unsur-unsur  yang berbeda  dalam  urutan  tertentu  yang  disebut  dengan  pola permutasi.  Dalam  hal  ini,  jumlah  unsur  ditentukan  oleh panjang  sekuens.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  panjang sekuens  akan  memiliki  panjang  yang  sama  dengan  panjang pola  permutasi.  Pada  proses  pertama  dihasilkan  sejumlah  N sekuens  berdimensi m dan pola permutasi sejumlah permutasi m ( m !) berdimensi m .
Setiap  sekuens  memiliki  informasi  amplitudo  yang  berbeda dan  penting.  Sehingga  pada  proses  kedua,  nilai  informasi amplitudo  atau  bobot  sekuens  akan  dihitung.  Bobot  sekuens diperoleh  dengan  membandingkan  nilai  sekuens  dengan  nilai rata-rata  sekuens  tetangga  seperti  dijelaskan  sebelumnya dengan persamaan (2).
(2)
Nilai rata-rata sekuens diperoleh dengan persamaan (3).
(3)
Selanjutnya setiap sekuens yang terbentuk dipetakan ke pola permutasi  yang  sesuai.  Sehingga  sejumlah  N  sekuens  akan terbagi  ke  dalam  kelompok-kelompok  pola  permutasi  dan setiap  sekuens  akan  berada  pada  satu  pola  permutasi. Kemudian  probabilitas  setiap  pola  permutasi  dihitung  dengan menjumlahkan  bobot  sekuens  yang  berada  dalam  kelompok pola  permutasi  tersebut  seperti  dijelaskan  sebelumnya  dengan persamaan (4).
(4)
Pada  proses  kedua  diperoleh  hasil  akhir  berupa  nilai distribusi probabilitas setiap pola permutasi.
Pada proses terakhir, nilai distribusi probabilitas setiap pola permutasi  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai  entropi. Nilai entropi dihitung dengan menggunakan persamaan (5).
(5)
Nilai  entropi  yang  diperoleh  kemudian  dinormalisasi menggunkaan persamaan (6).
(6)
Nilai normalisasi merupakan nilai akhir dari proses ekstraksi fitur  satu  data window .  Sehingga  hasil  ekstraksi  fitur  pada setiap  data window merepresentasikan  satu  nilai  fitur.  Jumlah fitur setiap data EEG akan sama dengan jumlah window yang diperoleh  pada  pengolahan  awal  data  rekaman  EEG.  Setiap data rekaman EEG yang disegmentasi secara non-overlapping akan  memiliki  64 window sehingga  akan  memiliki  64  fitur, sedangkan  yang  disegmentasi  secara overlapping akan memiliki  127 window sehingga  akan  memiliki  127  fitur,  dan yang  didekomposisi  dengan Discrete  Wavelet  Transform memiliki 5 window sehingga akan memiliki 5 fitur.

## D. Tahap Klasifikasi
Support  Vector  Machine  (SVM)  merupakan  salah  satu teknik  supervised  learning  atau  pembelajaran  terawasi  yang paling  umum  digunakan,  karena  sangat  efektif  untuk  banyak masalah  terutama  klasifikasi  dua  kelas.  Klasifikasi  dilakukan dengan  cara  mencari  hyperplane  terbaik  yang  memisahkan
data menjadi dua kelas berbeda.
Data  masukan  yang  digunakan  untuk  proses  klasifikasi adalah  data  hasil  ekstraksi  fitur  yang  telah  dikelompokkan menjadi 4 kelompok data yaitu, set Z dan S, set O dan S, set N dan  S,  serta  set  F  dan  S.  Sehingga  setiap  kelompok  data klasifikasi  akan  terdiri  dari  200  data  fitur.  Jumlah  fitur  data rekaman EEG berbeda-beda tergantung pada proses pengolahan  awal  data.  Data  rekaman  EEG  yang  dengan pengolahan  awal  segmentasi  non-overlapping  memiliki  64 fitur,  sedangkan  yang  segmentasi  overlapping  memiliki  127 fitur,  dan  dekomposisi  dengan  Discrete  Wavelet  Transform memiliki  5  fitur.  Data  keluaran  yang  dihasilkan  pada  tahap klasifikasi  ada  dua  kelas  yaitu  serangan  epilepsi  atau  bukan serangan epilepsi.

## III. UJI COBA DAN PEMBAHASAN

## A. Data
Data  yang  digunakan  pada  studi  ini  adalah  data  rekaman sinyal  otak  manusia  (EEG)  yang  diunduh  dari  website  milik ''Klinik  für  Epileptologie,  Universität  Bonn''.  Pada  Studi  ini, data  yang  digunakan  adalah  kelima  set  Z,  O,  N,  F,  dan  S. Setiap  set  terdiri  dari  100  data.  Set  S  adalah  satu-satunya  set untuk  kelas  serangan  epilepsi  sedangkan  empat  set  lainnya adalah kelas bukan serangan epilepsi

## B. Uji Coba Kinerja Metode
Evaluasi dilakukan pada dataset S terhadap set Z, N, O, dan F. Parameter-parameter yang digunakan yaitu panjang sekuens 4,  parameter  time  delay  1,  parameter  optimasi  C  sebesar  100 pada linear SVM, parameter fungsi kernel RBF dengan gamma 2,  nilai  k-fold  yang  digunakan  yaitu  10,  dan  praproses menggunakan  segmentasi  overlapping.  Hasil  deteksi  serangan epilepsi ditunjukan pada Tabel 1.

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba,  penggunaan  metode  Weighted Permutation Entropy dan Support Vector Machine pada sistem
diperoleh:
1) Klasifikasi serangan epilepsi dan bukan serangan epilepsi terbaik antara set S terhadap set Z, O, N, dan F diperoleh dengan  pengolahan  awal  segmentasi  overlapping  dengan akurasi rata-rata sebesar 91,88%.
2) Implementasi  metode  Weighted Permutation Entropy dan Support  Vector  Machine  mampu  mengklasifikakan aktivitas serangan epilepsi paling baik pada set S terhadap set  Z  dengan  akurasi  sebesar  97,50%,  diikuti  oleh  set  N
dengan  akurasi  sebesar  94,00%,  set  F  dengan  akurasi sebesar 93,50%, dan terakhir set O dengan akurasi sebesar 82,50%.
3) Pemilihan parameter panjang sekuens (m) sama dengan 4 menghasilkan  rata-rata  akurasi  terbaik  yaitu  sebesar 81.4%.
4) Pemilihan  parameter  time  delay  sama  dengan  1 menghasilkan  rata-rata  akurasi  terbaik  yaitu  sebesar 81.4%.  Semakin  besar  nilai  time  delay  maka  rata-rata akurasi semakin berkurang.
5) Klasifikasi  dengan  linear  SVM  menghasilkan  rata-rata akurasi  terbaik  dibandingkan  dengan  non-linear  SVM. Rata-rata akurasi terbaik diperoleh ketika nilai optimasi C sama dengan 100 yaitu sebesar 89,88%.
6) Pemilihan  fungsi  kernel  RBF  dengan  nilai  gamma  sama dengan  2  menghasilkan  rata-rata  akurasi  terbaik  yaitu sebesar 91,88%.
7) Pemilihan  nilai  k=10  pada  k-fold  cross-validation memberikan akurasi terbaik sebesar 91,88%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. S. Tawfik, S. M. Youssef, and M. Kholief, “A hybrid automated detection  of  epileptic  seizures  in  EEG  records,” Comput.  Electr. Eng. , vol. 53, pp. 177–190, Jul. 2016.
[2] W.  bahasa  Indonesia,  “Epilepsi,” Wikipedia  bahasa  Indonesia , 2016. .
[3] S. B. Wilson, M. L. Scheuer, C. Plummer, B. Young, and S. Pacia, “Seizure  detection:  correlation  of  human  experts,” Clin. Neurophysiol.  Off.  J.  Int.  Fed.  Clin.  Neurophysiol. ,  vol.  114,  no. 11, pp. 2156–2164, Nov. 2003.
[4] Www.who.int,  “WHO  |  Epilepsy,” www.who.int ,  2017.  [Online]. Available: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs999/en.
[5] N. Nicolaou  and  J. Georgiou, “Detection  of  epileptic electroencephalogram  based  on  Permutation  Entropy  and  Support Vector Machines,” Expert Syst. Appl. , vol. 39, no. 1, pp. 202–209, Jan. 2012.
[6] A. T. Tzallas, M. G. Tsipouras, and D. I. Fotiadis, “The use of time- frequency  distributions  for  epileptic  seizure  detection  in  EEG recordings,” Conf. Proc. ... Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc.  IEEE  Eng.  Med.  Biol.  Soc.  Annu.  Conf. ,  vol.  2007,  pp.  3–6, 2007.
Tabel 1. Hasil deteksi serangan epilepsi Dataset Akurasi Z versus S 97,50% O versus S 82,50% N versus S 94,00% F versus S 93,50% Rata-rata 91,88%